2、可迭代物件
3、迭代器
4、rang方法
5、總結
我們經常使用for迴圈去遍歷一些序列資料，但是我們有的時間發現for迴圈的效率很低，而且很占用了大量的硬體資源，但是有的for迴圈遍歷效率很高，而且很節省硬體資源，這是為什麼呢？有人說是生成器的原因。
可迭代物件(iterable):直接用於for迴圈遍歷資料的物件12
3456
78910
11>>>fromcollectionsimportiterable
>>>isinstance(,iterable)#列表
true
>>>isinstance((),iterable)#元組
true
>>>isinstance({},iterable)#字典
true
>>>isinstance('abc',iterable)#字串
true
>>>isinstance(100,iterable)#整型
false
注：生成器不但可以作用於for迴圈，還可以被__next__()函式不斷呼叫，並且返回下乙個值，直到最後丟擲stopiteration錯誤表示無法繼續返回下乙個值而丟擲的異常。
迭代器(iterator123
4567
89>>>fromcollectionsimportiterator
>>>isinstance((i*2foriinrange(5)),iterator)#生成器
true
>>>isinstance(,iterator)#列表
false
>>>isinstance({},iterator)#字典
false
>>>isinstance('abc',iterator)#字串
false
通過上面的例子可以看出，生成器都是iterator物件，但是list、dict、str雖然是iterable物件，卻不是iterator物件。
功能：把list、dict、str等iterable物件變成iterator物件。12
345>>>fromcollectionsimportiterator
>>>isinstance(iter(),iterator)
true
>>>isinstance(iter({}),iterator)
true
這是因為python的iterator物件表示的是乙個資料流，iterator物件可以被__next__()函式呼叫並不斷返回下乙個資料，直到沒有資料時丟擲stopiteration錯誤。可以把這個資料流看做是乙個有序序列，但我們卻不能提前知道序列的長度，只能不斷通過__next__()函式實現按需計算下乙個資料，所以iterator的計算是惰性的，只有在需要返回下乙個資料時才會計算。
注：iterator甚至可以表示乙個無限大的資料流，例如：全體自然數。而使用list是永遠不可能儲存全體自然數的。
在python2.7和python3的range()方法實現的原理是不一樣的，下面我們就來用**看看，**如下：12
3456
>>>range(5)#python2.7
[0,1,2,3,4]
>>>xrange(5)#python2.7
xrange(5)
>>>range(5)#python3.5
range(0,5)
從上面的**可以看出，在python2.7中rang()只是乙個list，在python3中是乙個迭代器，python2.7中xrange()跟python3中的range()功能是一樣的。
python3中的range()方法實現的原理如下：12
forxinrange(5):
pass
實際相當於：12
3456
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# 首先獲得iterator物件:
it=iter([1,2,3,4,5])
# 迴圈:
whiletrue:
try:
# 獲得下乙個值:
x=next(it)
exceptstopiteration:
# 遇到stopiteration就退出迴圈
break
凡是可以作用於for迴圈的物件都是iterable型別。
凡是作用於__next__()函式的物件都是iterator型別，它們表示乙個惰性計算的序列。
集合資料型別，例如：list、dict、str等，是iterable但是不是iterator
集合資料型別可以通過iter()函式獲得乙個iterator物件。
Day05 條件和迴圈語句
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